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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정재윤 (고려대학교) 모경현 (고려대학교) 서승완 (고려대학교) 김창엽 (고려대학교) 김해동 (고려대학교) 강필성 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제44권 제6호
발행연도
2018.12
수록면
442 - 451 (10page)
DOI
10.7232/JKIIE.2018.44.6.442

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

단어 임베딩과 단어 네트워크 분석을 이용한 비지도학습 기반의 문서 다중 범주 가중치 산출
정재윤 산업경영공학과 2019.01 학위논문

2018

워드 임베딩과 단어 네트워크 분석을 활용한 비지도학습 기반의 문서 다중 범주 가중치 산출 : 휴대폰 리뷰 사례를 중심으로
정재윤 ,  모경현 ,  서승완 외 3명 대한산업공학회지 2018.12 학술저널

초록· 키워드

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Due to the increased amounts of online documents, there is a growing demand for text categorization that categorizes documents into predefined categories. Many approaches to this problem are based on supervised machine learning which couldn’t be applied to unlabeled data. However, large number of documents, such as online cell phone reviews, have no category information and key categories are not predefined. To solve these problems, we propose unsupervised document multi-labeling method based on word embedding and word network analysis. After embedding words in a lower dimensional space using Word2Vec technique, we generate a weight matrix by calculating similarities between words. We create a word network using this matrix and extract the key categories from this network. With key category-weight matrix and co-occurrence matrix, we generate a document-category score matrix. To verify our proposed method, we collect 298,206 cell phone reviews from four review websites. Then, we compared the results of the proposed method with labeled documents from human cognitive perspective.
#Word Embedding #Unsupervised Learning #Word Network Analysis #Multi-Label Weight Extraction #Text Mining #Mobile Phone Reviews

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. 방법론
4. 실험 설계
5. 실험 결과
6. 결론 및 활용방안
참고문헌

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
Abilhoa, W. D. and De Castro, L. N. (2014), A keyword extraction method from twitter messages represented as graphs, Applied Mathematics and Computation, 240, 308-325. Bojanowski, P., Grave, E., Joulin, A., and Mikolov, T. (2016), Enriching word vectors with subword information, arXiv preprint arXiv : 1607. 04606. Brin, S. and Page, L. (1998), The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine, Computer Networks and ISDN Systems, 30(1-7), 107-117. Han, E., Chae, H., Woo, H., and Sohn, S. (2018), Word2vec algorithm applied to identify gender-related vocabulary appeared in news article, Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, 44(4), 272- 282. Jin, W. and Srihari, R. K. (2007), Graph-based text representation and knowledge discovery, Paper presented at the Proceedings of the 2007 ACM symposium on Applied computing.

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